【摘 要】
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立体匹配是双目视觉三维重建的核心算法，其精度直接决定了视觉测量的准确性。立体匹配作为计算机视觉领域近二十年来研究较热的问题，每年都有不少新的算法提出。本文首先对
【机 构】
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School of Instrumentation Science and Opto-electronics Engineering,Beihang University, Beijing 10019
【出 处】
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2012全国射线数字成像与CT新技术研讨会
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立体匹配是双目视觉三维重建的核心算法，其精度直接决定了视觉测量的准确性。立体匹配作为计算机视觉领域近二十年来研究较热的问题，每年都有不少新的算法提出。本文首先对近几年新提出的三种典型立体匹配算法进行了介绍，这三种算法分别为自适应权重算法(AdaptWeight)、非局部视差聚合匹配算法(NLCA)和置信传播算法(HBP)，然后从匹配速度、匹配精度和鲁棒性三个方面对这三种算法进行比较分析，得到以下结论：(1) NLCA匹配算法不但匹配速度快，而且具有较强的鲁棒性；(2) AdaptWeight算法精度较高，但匹配速度较慢；(3)HBP具有较好的鲁棒性，但速度较慢，匹配精度也有待提高。
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